CN102565777A - 一种城市绿地群落结构信息获取与评价方法 - Google Patents

一种城市绿地群落结构信息获取与评价方法 Download PDF

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CN102565777A CN2012100134168A CN201210013416A CN102565777A CN 102565777 A CN102565777 A CN 102565777A CN 2012100134168 A CN2012100134168 A CN 2012100134168A CN 201210013416 A CN201210013416 A CN 201210013416A CN 102565777 A CN102565777 A CN 102565777A
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王祥荣
凌焕然
王伟
宋珂
樊正球
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Abstract

本发明属于城市生态技术领域，具体为一种城市绿地群落结构信息获取与评价方法。本发明将地面测试与遥感影像处理相结合，快速获取城市尺度上绿地群落结构信息，并给予评价。本发明依据城市绿地分类，采集样地信息，包括群落结构信息、乔木株树、群落总覆盖度、乔木胸径、乔木株高和乔木冠幅，计算群落总体结构完善度指数（CSI）；进而构建基于LandsatTM/ETM+影像的归一化植被指数（NDVI）与CSI之间的耦合模型。依据此耦合模型，针对其他年份的NDVI指数，快速获取CSI指数的空间分布特征，即群落结构信息。

Description

一种城市绿地群落结构信息获取与评价方法
技术领域
本发明属于城市生态技术领域，具体涉及一种城市尺度上绿地群落结构信息快速获取的方法。
背景技术
由于空间尺度较大等原因，针对城市绿地群落结构信息获取存在一定的困难。总体来说，对于绿地群落结构信息获取，传统的方法是结合统计资料以及样地布点进行样地群落清查。这种研究方法结果精确可靠，但是效率低；另外一种主要的方法是利用高分辨率影像进行绿地信息提取，但是结果只限于绿地分类及一些植被指数获取，并不能获取群落结构方面的信息。
获取整体绿地的群落结构信息对于城市绿地评价与规划有着重要的意义。所以，提出一种绿地群落结构信息快速获取方法非常有必要。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能够便捷、快速获取城市尺度上绿地群落结构信息的方法，为城市绿地规划与建设管理提供科学依据。
本发明提供的获取城市尺度上绿地群落结构信息的方法，采用地面测试与遥感影像处理相结合的方法，具体步骤如下：
（1）区域样地布点
基于Landsat TM/ETM+影像，并结合高分辨率QuickBird及GoogleEarth影像，依据绿地分类，在城市尺度上布点，确定地面测试样地。
（2）样地信息采集
对选取的样地进行样地信息采集，包括群落结构、乔木株树、群落总覆盖度、乔木胸径、乔木株高和乔木冠幅。
（3）群落总体结构完善度指数（Community’s structure index，CSI）计算
依据步骤（2）中的样地信息数据，提取6项指标：群落结构指数x1、乔木株数x2、群落总覆盖度x3、乔木平均胸径x4、乔木平均高度x5和乔木平均冠幅x6，计算群落总体结构完善度指数。
具体方法是：为确定上述各指标在综合评价模型中的权重，在DPS统计软件系统中利用因子分析法（factor analysis / FA）对这6项指标进行降维处理，因子得分矩阵中，可以将6项指标归为n类彼此独立的因子F1，……，Fn（n<6），以及6项指标的权重ani。
则有：                                                
Figure 898774DEST_PATH_IMAGE002
其中Wi可以从DPS计算的因子得分矩阵中得到，为相对方差贡献率W的值。
（4）NDVI与CSI的耦合模型建立
基于Landsat TM/ETM+影像计算归一化植被指数（NDVI），建立取样点NDVI与群落CSI之间的数理统计模型。
（5）城市绿地群落CSI反演
依据（4）中的数理统计模型，基于遥感影像计算NDVI值，即可计算CSI，得到其空间分布特征，为城市绿地群落评价提供科学基础。由于NDVI值的计算快捷有效，所以依据此方法获取CSI的过程，相对于传统的现场调查，更加快速有效。
由上可见，本发明方法是基于3S（即环境、生态、地理）技术的。本发明将地面测试与遥感影像处理相结合，快速获取城市尺度上绿地群落结构信息，并给予评价。本发明依据城市绿地分类，采集样地信息，包括群落结构信息、乔木株树、群落总覆盖度、乔木胸径、乔木株高和乔木冠幅，计算群落总体结构完善度指数（CSI）；进而构建基于Landsat TM/ ETM+影像的归一化植被指数（NDVI）与CSI之间的耦合模型。依据此耦合模型，针对其他年份的NDVI指数，快速获取CSI指数的空间分布特征，即群落结构信息。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
图2为NDVI与CSI的耦合模型图。
具体实施方式
实施例1：
本实例在于2010年在上海市实施，结合地面测试与遥感影像处理对上海市绿地之前年份的群落结构信息快速获取。具体步骤如下：
（1）样地布点
在上海市选取120个样地，包括公园绿地、道路绿地、居住区绿地、防护绿地和附属绿地等。
（2）群落总体结构完善度指数计算
主要选取了6个指标，即群落结构指数x1、乔木株数x2、群落总覆盖度x3、乔木平均胸径x4、乔木平均高度x5和乔木平均冠幅x6，构造群落总体结构完善度指数(Community’s structure index/CSI)。
①上海地区（2010年春夏之交）
根据调查季节所有样地群落结构参数（6个指标）的因子分析过程建立了如下的因子分析模型：
Figure 233941DEST_PATH_IMAGE003
Figure 775912DEST_PATH_IMAGE004
上述模型中6个指标可归为2个彼此独立的因子，根据各因子的得分重要程度将其分别命名为F1（群落结构指数x1、平均胸径x4、平均冠幅x6）、F2（乔木株树x2、总覆盖度x3、平均树高x5）。
并以此为基础构建了群落结构完善度指数CSI：
Figure 854726DEST_PATH_IMAGE005
②上海地区（2010年秋季）
根据调查季节所有样地群落结构参数（6个指标）的因子分析过程建立了如下的因子分析模型：
Figure 415020DEST_PATH_IMAGE006
Figure 999717DEST_PATH_IMAGE007
。
上述模型中6个指标可归为2个彼此独立的因子，根据各因子的得分重要程度将其分别命名为F1（群落结构指数x1、平均胸径x4、平均冠幅x6）、F2（乔木株树x2、总覆盖度x3、平均树高x5）。
并以此为基础构建了群落结构完善度指数CSI: 。
（3）绿地群落CSI指数与植被指数即NDVI的耦合模型构建
根据上海地区所有样地群落CSI与基于Landsat TM/ETM+影像计算的归一化植被指数，建立相关模型：
Figure 895177DEST_PATH_IMAGE009
（图2）。
（4）依据上述模型，分别基于1997年与2008年的NDVI，计算上海市绿地CSI及其空间分布特征。
结果表明：基于Landsat TM影像，NDVI值有其对应的CSI，从而得到CSI的空间分布特征，进而对1997年与2008年的CSI进行横向比较。这种方法快速有效地获得了区域内绿地群落结构信息及其空间分布，为城市绿地研究与规划建设提供科学依据。

Claims (1)

1.一种城市绿地群落结构信息获取与评价方法，其特征在于具体步骤如下：
（1）区域样地布点
基于Landsat TM/ETM+影像，并结合高分辨率QuickBird及GoogleEarth影像，依据绿地分类，在城市尺度上布点，确定地面测试样地；
（2）样地信息采集
对选取的样地进行样地信息采集，采集的信息包括群落结构、乔木株树、群落总覆盖度、乔木胸径、乔木株高和乔木冠幅；
（3）群落总体结构完善度指数即CSI的计算
依据步骤（2）中的样地信息数据，提取6项指标：群落结构指数x1、乔木株数x2、群落总覆盖度x3、乔木平均胸径x4、乔木平均高度x5和乔木平均冠幅x6，计算群落总体结构完善度指数；
具体方法是：首先确定上述各指标在综合评价模型中的权重，使用DPS统计软件系统中因子分析法对这6项指标进行降维处理，在因子得分矩阵中，将6项指标归为n类彼此独立的因子F1，……，Fn，以及6项指标的权重ani ，n<6 ；
则                                                
Figure 2012100134168100001DEST_PATH_IMAGE001
 ，
Figure 2012100134168100001DEST_PATH_IMAGE003
，
其中Wi可以从DPS计算的因子得分矩阵中得到，为相对方差贡献率W的值； 
（4）植被指数即NDVI与CSI的耦合模型建立
基于Landsat TM/ETM+影像计算归一化植被指数（NDVI），建立取样点NDVI与群落CSI之间的数理统计模型； 
（5）城市绿地群落CSI反演
依据步骤（4）中的数理统计模型，基于遥感影像计算NDVI值，即可计算CSI，得到其空间分布特征，为城市绿地群落评价提供科学基础。
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